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http://www.daodoc.com门户的新闻评论多的有几十万条，如果所有用户一看新闻就加载 所有评论，那数据库不挂才怪。他们的评论需要审核(美其名约，实际是异步的方式，而且，评论可能都是静态化的或类似的静态化或内存cache的 方式)，这点可能就是需要51cto.com这样站点学习的，你们打开51CTO的一篇博文，就会发现下面的评论一直都显示出来了，也可能是分页的。不过，应该都是直接读库的，一旦访问

http://www.lampbrother.net 量大，数据库压力大是必然。这里不是说51cto网站不好，所有的网站都是从类似的程序架构开始发展的。CU也可能 是如此。

提示：我们可以在静态数据层的前端自己架设一层cache层，对我们购买的CDN提供数据源服务，可用的软件有varnish/nginx/squid 等cache。在这层的前端我们也可以架设DNS服务器，来达到跨机房业务拓展及智能解析的目的。

第四层：动态服务器层：php,java等，只有透过了前面3层后的访问请求才会到这个层，才可能会访问数据库及存储设备。经过前三层的访问过滤 能到这层访问请求一般来说已非常少了，一般都是新发布的内容和新发布内容第一次浏览如;博文(包括微博等)，BBS帖子。

特别提示：此层可以在程序上多做文章，比如向下访问cache层，memcache,memcachedb,tc,mysql,oracle，在程序级别实现分布式访问，分布式 读写分离，而程序级别分布式访问的每个db cache节点，又可以是一组业务或者一组业务拆分开来的多台服务器的负载均衡。这样的架构会为后面 的数据库和存储层大大的减少压力，那么这里呢，相当于指挥部的外层了。

第五层：数据库cache层，比如：memcache,memcachedb,tc等等。根据不同的业务需求，选择适合具体业务的数据库。对于memcache、memcachedb、ttserver及相关nosql数据库，可以在第四层通过程序来实现对本层实现分布式访问，每个分布式访问的节点都可能是一组负载均衡(数十台机器)。

第六层：数据库层，一般的不是超大站点都会用mysql主从结构，如：163,sina,kaixin都是如此，程序层做分布式数据库读写分离，一主(或双主)多从的方式，访问大了，可以做级连的主从及环状的多主多从，然后，实现多组负载均衡，供前端的分布式程序调用，如果访问量在大，就需要拆业 务了，比如：我再给某企业做兼职时，发现类似的51cto的一个站点，把www服务,blog服务，bbs服务都放一个服务器上，然后做主从。这种情况，当业务访问量大了，可以简单的把www,blog,bbs服务分别各用一组服务器拆分开，这种方式运维都会的没啥难度。当然访问量在大了，可以继续针 对某一个服务拆分如：www库拆分，每个库做一组负载均衡，还可以对库里的表拆分。需要高可用可以通过drbd等工具做成高可用方式。对于写大的，可以做主主或多主的MYSQL REP方式，对于ORACLE来说，来几组oracle DG(1master多salve方式)就够了，11G的DG可以象mysql rep一样，支 持读写分离了。当然可选的方案还有，mysql cluster 和oracle 的RAC，玩mysql cluster和oracle RAC要需要更好更多的硬件及部署后的大量 维护成本，因此，要综合考虑，到这里访问量还很大，那就恭喜了，起码是几千万以上甚至上亿的PV了。

象百度等巨型公司除了会采用常规的mysql及oracle数据库库外，会在性能要求更高的领域，大量的使用nosql数据库，然后前端在加DNS，负载均衡，分布式的读写分离，最后依然是拆业务，拆库。。逐步细化，然后每个点又可以是一组或多组机器。

特别提示：数据库层的硬件好坏也会决定访问量的多少，尤其是要考虑磁盘IO的问题，大公司往往在性价比上做文章，比如核心业务采用硬件 netapp/emc及san光纤架构，对于资源数据存储，如图片视频，会采用sas或固态d盘，如果数据超大，可以采取热点分取分存的方法，如：最常访问的10-20%使用d存储，中间的20-30%采用sas盘，最后的40-50%可以采用廉价的sata。

第七层：千万级PV的站如果设计的合理一些，1，2个NFS SERVER就足够了。我所维护(兼职)或经历过的上千万PV的用NFS及普通服务器做存储的 还有大把，多一些磁盘，如SAS 15K*6的，或者用dell6850，搞几组 NFS存储，中小网站足够了。当然可以做成drbd+heartbeat+nfs+a/a的方式。

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如果能达到本文设计要求的，中等规模网站，后端的数据库及存储压力会非常小了。象门户网站级别，如sina等，会采用硬件netapp/emc等等 硬件存储设备或是san光纤同道，甚至在性价比上做文章，比如核心业务采用硬件netapp/emc及san光纤架构，对于资源数据存储，如图片视频，会采用sas或固态d盘，如果数据超到，可以采取热点分取分存的方法：如：最常访问的10-20%使用d存储，中间的20-30%采用sas盘，最后 的40-50%可以采用廉价的sata。

象百度等巨型公司会采用hadoop等分布式的存储架构，前端在加上多层CACHE及多及的负载均衡，同样会根据业务进行拆分，比如爬虫层存储，索引层存储，服务层存储。。可以更细更细。。为了应付压力，什么手段都用上了。特殊业务，如人人，开心网，包括门户网站的评论，微博，大多都是异步的写入方式，即无论读写，并发访问数据库都是非常少量的。